Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине (ЦМЛЕ) је моћна алатка коју обезбеђује Гоогле Цлоуд Платформ (ГЦП) за обуку модела машинског учења на дистрибуиран и паралелан начин. Међутим, он не нуди аутоматску набавку и конфигурацију ресурса, нити се бави гашењем ресурса након што се обука модела заврши. У овом одговору ћемо се удубити у детаље о ЦМЛЕ-у, његовим могућностима и потреби за ручним управљањем ресурсима.
ЦМЛЕ је дизајниран да поједностави процес обуке и примене модела машинског учења у великом обиму. Пружа управљано окружење које омогућава корисницима да се фокусирају на развој модела, а не на управљање инфраструктуром. ЦМЛЕ користи моћ ГЦП инфраструктуре за дистрибуцију радног оптерећења на више машина, омогућавајући брже време обуке и руковање великим скуповима података.
Када користе ЦМЛЕ, корисници имају флексибилност да изаберу врсту и број ресурса потребних за њихов посао обуке. Они могу да изаберу тип машине, број радника и друге параметре на основу својих специфичних захтева. Међутим, ЦМЛЕ не преузима аутоматски и не конфигурише ове ресурсе. Одговорност корисника је да обезбеди неопходне ресурсе пре него што започне посао обуке.
Да би стекли ресурсе, корисници могу да користе ГЦП услуге као што су Цомпуте Енгине или Кубернетес Енгине. Ове услуге обезбеђују скалабилну и флексибилну инфраструктуру за прилагођавање оптерећења обуком. Корисници могу креирати инстанце или контејнере виртуелне машине, конфигурисати их са потребним софтверским зависностима, а затим их користити као раднике у ЦМЛЕ-у.
Када се посао обуке заврши, ЦМЛЕ не искључује аутоматски ресурсе који се користе за обуку. То је зато што ће обучени модел можда морати да се примени и служи у сврху закључивања. На кориснику је да одлучи када и како да прекине ресурсе како би избегао непотребне трошкове.
Да резимирамо, ЦМЛЕ нуди моћну платформу за обуку модела паралелног машинског учења. Међутим, захтева ручну аквизицију и конфигурацију ресурса и не управља гашењем ресурса након завршетка обуке. Корисници треба да обезбеде неопходне ресурсе користећи ГЦП услуге као што су Цомпуте Енгине или Кубернетес Енгине и управљају својим животним циклусом на основу својих специфичних захтева.
Остала недавна питања и одговори у вези Напредак у машинском учењу:
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Да ли жељни режим спречава дистрибуирану рачунарску функционалност ТенсорФлов-а?
- Да ли се Гоогле решења у облаку могу користити за раздвајање рачунарства од складишта за ефикаснију обуку модела МЛ са великим подацима?
- Да ли је могуће обучити моделе машинског учења на произвољно великим скуповима података без штуцања?
- Када користите ЦМЛЕ, да ли креирање верзије захтева навођење извора извезеног модела?
- Може ли ЦМЛЕ да чита из података Гоогле Цлоуд складишта и да користи одређени обучени модел за закључивање?
- Може ли се Тенсорфлов користити за обуку и закључивање дубоких неуронских мрежа (ДНН)?
- Шта је алгоритам за повећање градијента?
Погледајте више питања и одговора у Напредак у машинском учењу